强化学习是机器学习的一个分支，它通过智能体与环境的交互来学习如何最大化某种累积奖励。以下是强化学习的一些关键概念和特点：
- 智能体（Agent）：智能体是执行动作并从环境中接收反馈的实体。
- 环境（Environment）：环境是智能体所处的世界，它提供状态和奖励。
- 状态（State）：状态是智能体在某一时刻所处的环境描述。
- 动作（Action）：动作是智能体可以执行的操作。
- 奖励（Reward）：奖励是环境对智能体动作的反馈，通常用于评估智能体的表现。
- 策略（Policy）：策略是智能体在给定状态下选择动作的规则。
强化学习的特点
- 动态环境：强化学习适用于动态环境，其中状态和奖励可能会随时间变化。
- 无监督学习：强化学习不需要标签数据，智能体通过与环境交互来学习。
- 持续学习：强化学习是一个持续的过程，智能体在执行动作的同时不断学习。
应用场景
强化学习在许多领域都有应用，例如：
- 游戏：例如围棋、国际象棋等。
- 机器人控制：例如无人机、自动驾驶汽车等。
- 推荐系统：例如个性化推荐、广告投放等。
强化学习流程图
扩展阅读
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